進球期望值是足球界的一項熱門話題。何謂進球期望值?如何運用此數據強化分析結果?繼續閱讀深入瞭解進球期望值須知。
進球期望值術語
進球期望值 (xG) – 根據射門的品質和次數,得出的隊伍或球員預期進球數。
每 90 分鐘進球期望值 (xG/90) – 特定球員每 90 分鐘比賽的進球期望值。
非十二碼球進球期望值 (npxG) – 總進球期望值減去十二碼球的進球期望值。
隊伍進球期望值 (xGf) – 根據射門的品質和次數,得出的隊伍預期進球數。
隊伍失球期望值 (xGa) – 根據射門的品質和次數,得出的隊伍預期失球數。
助攻進球期望值 (xA) – 根據球員傳球後直接射門的品質和次數,得出的球員預期助攻數。
得分期望值 (xPts) – 根據進球期望值資料,得出的隊伍預期得分。
何謂進球期望值?進球期望值說明
進球期望值是評估射門成功進球機率的數據。它是評估射門品質的好方法,例如進球期望值 (xG) 為 0.4 的射門,進球機率應該就是 40%。單次射門的最高 xG 值為 1,表示球員的進球機率為 100%。
計算射門的 xG 時須考量多少因素,則因使用的模型而異。
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閱讀: 進球期望值模型
非十二碼球進球期望值有何用處?
使用非十二碼球進球期望值來比較球員的進球數和進球期望值,能更準確反映球員的表現。十二碼球的 xG 為 0.76,因此踢十二碼球的指定球員每次踢十二碼球,都會大大提高其 xG/90 數據。
比較十二碼球指定球員和非十二碼球指定球員的表現時,將十二碼球進球納入進球期望值可能會造成誤差,因為球員可能不是靠實力贏得踢十二碼球的機會。
進球期望值為何有所幫助?
進球期望值的用處在於增加分析足球比賽時使用的樣本數。足球是低比分比賽,進球是相當罕見的事件。因此,單純使用進球資料有時會誤導分析結果。
隊伍即使創造更多進球機會,但最終輸掉比賽的情況,在每個賽季都時常出現。基本進球資料無法反映這種現象,因此可能無法代表真實賽況。進球期望值計算各個位置的平均進球數,將機率納入計算。
在進球期望值出現以前,人們使用射門數或射正數等數據嘗試分析賽況。如同進球數,這些數據可能誤導分析結果。在總射門數中,從中線射門和在禁區中射門並無分別。
在 2014/15 年德甲賽季中,門興格拉德巴赫的 Granit Xhaka 和梅因斯 05 的 Yunus Malli 有相似的每 90 分鐘射門數。這兩名球員有類似的射門資料,但使用進球期望值後高下立判:
2014/15 年德甲賽季 Xhaka 和 Malli 的比較
雖然 Xhaka 的每 90 分鐘射門數較高,但仍比不上 Malli 的 xG 表現。即使出賽時間少了幾分鐘,但 Malli 進了 6 球,而 Xhaka 為 0。Malli 主要從近距離射門,70.7% 是從禁區內嘗試射門。相反地,Xhaka 有 64% 是在禁區外射門。
Malli 的射門數比 Xhaka 少,但射門位置較佳。進球期望值能突顯較佳射門位置的價值,並且提供一種迅速簡單的方式,能將球員的射門位置和類型納入分析資料。因此進球期望值可以更深入分析這兩名球員的差異。
計算進球期望值要考量哪些因素?
如上所述,計算射門 xG 值時,射門位置非常重要。然而,隨著分析模型日益複雜,大家也納入其他考量因素,試圖讓進球期望值更加準確。
現今部分模型納入射門時使用的身體部位、防守陣形、進攻速度,以及開始進攻時的初始控球位置等。
延伸閱讀:計算進球期望值
哪種進球期望值模型最準確?
哪種進球期望值模型最準確仍未有定論。幸好,Pinnacle(畢諾克)有一篇文章,就在探討各種進球期望值模型的優點。
使用進球期望值預測未來表現
2017 年 8 月英超兵工廠和斯托克城的比賽,就是基本進球數分析造成誤導的範例。從 1-1 賽果來看,這似乎是一場勢均力敵的比賽。不過要是使用這場和局結果來預測未來的英超賽況,顯然大有問題。
納入進球期望值分析後,這場比賽的情況如下:
比較兵工廠和斯托克城的 xPts
比較兵工廠和斯托克城的 xPts
使用進球期望值分析後,可以發現長期來說,兵工廠贏得比賽的預期機率為 55%。進球期望值可以儘量降低比分變動的影響,因此預測未來表現時,是一種更加實用的工具。此資料顯示,長期來說兵工廠的表現可能優於斯托克城。
延伸閱讀:利用進球期望值預測英超排名
進球期望值分析有哪些限制?
如同所有足球數據,進球期望值無法 100% 反映真實賽況。進球期望值是計算射門的平均情況,因此常被批評無法考量頂級前鋒的臨門一腳或世界最佳守門員的反應速度。分析 Harry Kane 或 David De Gea 這種等級球員的表現時,這項批評相當中肯,絕對值得納入考量。
比較 Harry Kane 的進球期望值和進球數
比較 Harry Kane 的進球期望值和進球數
部分防守系統也似乎更擅長壓低對手的進球期望值。Sean Dyche 領軍的班來就是一例,他們採用獨特的組織防守,因此失球數經常遠低於期望值。
同樣地,當隊伍改變戰術或換將時,先前的進球期望值統計資料就不一定有用。使用進球期望值評估一名球員的能力時,考量其位置和隊友也相當重要。
例如,Lionel Messi 的 xG 數據就比 Sergio Busquets 來得高,毫不讓人意外。這兩名球員對隊伍有各自不同的貢獻。同樣地,當球員從弱隊轉到強隊後,進球期望值通常會進步。
如何解讀足球投注中的進球期望值
如上所述,進球期望值是一項非常有用的分析數據,但並不一定能 100% 反映真實賽況。分析隊伍和球員表現時,投注者必須考量班來的防守或 Harry Kane 的射門能力等例外情況。
投注時,進球期望值有助於找出未來可能有利可圖的例外情況。如果隊伍的短期表現高於或低於進球期望值,就會傾向於向平均值迴歸。若市場尚未考量這支隊伍的短期表現屬於不正常情況,就有獲利的可能性。